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1、论货币供应量作为我国货币政策中介目标的有效性论文一、引言货币政策中介目标的选择没有统一的模式。20世纪80年代以后，金融创新使货币供应量的概念变得模糊，许多国家选择利率作货币政策中介目标。1996年中国人民银行把货币供应量作为我国货币政策的中介目标。以货币供应量作为货币政策中介目标，一是可测性强，二是可控性强，三是与最终目标的相关性高。自1996年中国人民银行把货币供应量作为我国货币政策中介目标以来，货币供应量与宏观经济的总体关联度在增强，我国经济稳定较快增长。但部分学者不这样看.freel个)的波动(k步预测均方误差)按其成因分解为与各方程信息相
2、关联的m个组成部分，从而了解各信息对模型内生变量的相对重要性4(P143—185)。本文分别对LCPI和LGDP的预测误差依各种冲击进行分解(在此设定方程顺序仍为LM2，LGDP，LCPI)，分解结果见表3、表4。从表3可以看出，LGDP的波动主要源自LGDP自身的冲击，无论是短期还是长期，LGDP自身的冲击解释LGDP变动的70%左右；另外LGDP的波动也有相当大的部分由LM2变化来解释(短期为15%左右，长期则有25％左右)。再从表4来看，LCPI的波动主要来自LCPI和LGDP两方面的冲击，短期(一年内)而言LCPI本身冲击解释LCPI波动的
3、大部分，但长期来说LCPI的变动更多地来自于LGDP的冲击；而LM2的冲击对其波动的解释程度无论是长期还是短期都很小(几乎可以忽略)。3.实证分析结果提供的启示通过对广义货币供应量M,2与物价、产出关系的分析，产生了令人迷惑的结果：M,2对物价只产生微弱影响且M,2与物价负相关；M,2与产出正相关，对产出有很强的促进作用；上期的产出变动对本期的产出及M,2的变化有反向修正作用。为什么会出现这种情况呢？如果我们联系1996年以来我国的宏观调控实际，就可以发现其背后的理论依据和现实根源。(1)上文的协整方程、VEC模型和方差分解分析都表明M,2与产出正
4、相关，对产出有很强的促进作用。上期ΔLM2对本期的ΔLGDP的影响明显，其弹性系数为0.44，这说明上期ΔLM2对ΔLGDP起着很大的促进作用。LGDP的波动有相当大的部分由LM2变化来解释(短期为15%左右，长期则有25％左右)。从M,2对产出具有很强的促进作用来看，货币供应量与最终目标之间存在着较强的相关性。因此，就相关性而言，货币供应量作为我国货币政策的中介目标是有效的。(2)上文的协整方程和VEC模型都表明M,.freel,2=广义货币供应量M,2/基础货币B。本节的实证分析严格按照上述公式，用《中国人民银行统计季报》的《货币当局的资产负债
5、表》中的储备货币代替基础货币，广义货币供应量来自于《中国人民银行统计季报》各期。数据范围为1994年一季度到2005年四季度，总计48个样本点。根据数据统计，我们发现货币乘数m,2具有明显的时间趋势和季节波动。如果利用最小二乘法拟合m,2与时间向量t会得到一条拟合优度较高的一次线性曲线。但为了提高随机时间序列m,2的预测精度，本文采用ARMA(自回归移动平均)模型进行统计分析与预测。(2)实证分析与结果。为了消除时间趋势同时减少序列的季节波动，需对m,2先后进行逐期差分和季节差分。经过多次检验，我们发现对序列m,2进行一阶逐期差分和一阶季节差分能使
6、自相关和偏自相关分析图达到最优。这样就可得到序列sim,2。对序列sim,2进行0均值检验，得到该序列样本平均数是0.00466，均值标准误为0.0139，序列均值与0无显著差异，表明序列可以直接建立ARMA模型。因为经过一阶逐期差分，序列时间趋势基本消除，故d=1；经过一阶季节差分，季节性也基本消除，故D=1。所以选用ARIMA(p，d，q)(P，D，Q)s模型。根据sim,2的自相关和偏自相关分析图可知，p=1或2，q=0或1。由于在第4n期时，样本自相关和偏自相关系数都显著不为0，所以，P=Q=1。利用EvieAPE(平均绝对百分误差)。各模
7、型的参数估计结果和检验结果如下：经计算，四个模型都满足ARMA过程的平稳条件，模型设定合理。比较表中各个模型的检验结果可知，第三个模型的MAPE值最小，显示其预测精度是最高的。同时，第三个模型的AIC值和SC值仅略微小于第一个，但其AdjustedR2(调整后的样本决定系数)比第一个要好很多。与第四个模型相比较，只有AdjustedR2较小，其他各项都更优；另外，第三个模型比第四个更简洁、有效。因而选择第三个即ARIMA(2,1,0)(1,1,1)4模型比较适合。其展开式为：根据所选定的模型对我国2006年货币乘数进行预测，其预测结果如下:总之，货
8、币乘数具有较强的可预测性。由于基础货币基本上是可控的，因而完全可以认为我国货币供应量具有较强的可控性，即在预测货币乘数的基
